Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Você aprenderá a construir sistemas RAG baseados em SQL que convertem perguntas em linguagem natural em consultas SQL válidas, validam-nas com segurança, as executam em bancos de dados e sintetizam os resultados em respostas precisas de LLM — permitindo que você extraia insights de dados relacionais sem exigir que especialistas de domínio escrevam consultas.

Você aprenderá a construir sistemas RAG semânticos que recuperam informações relevantes de documentos não estruturados usando embeddings e bancos de dados vetoriais — desde o pré-processamento de documentos em fragmentos (chunks) pesquisáveis até a implementação de busca semântica em tempo real e geração de respostas — permitindo que você extraia insights da maioria dos dados corporativos que existem na forma de documentos e textos livres.